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Enregistrement W4412156013 · doi:10.1038/s41597-025-05453-3

Wave 2 of the Multilingual Eye-Movement Corpus (MECO): New text reading data across languages

2025· article· en· W4412156013 sur OpenAlexafffund
Noam Siegelman, Sascha Schroeder, Yaqian Bao, Cengiz Acartürk, Niket Agrawal, Lena Sophia Bolliger, Jan Brasser, César Campos-Rojas, Denis Drieghe, Dušica Filipović Đurđević, Sofya Goldina, Romualdo Ibáñez, Lena A. Jäger, Ómar I. Jóhannesson, Anurag Khare, Nik Kharlamov, Hanne Bruun Søndergaard Knudsen, Árni Kristjánsson, Charlotte E. Lee, Jun Ren Lee, Márcia Eduarda Cruz Leite, Simona Mancini, Nataša Mihajlović, Ksenija Mišić, М. В. Орехова, Olga Parshina, Milica Popović Stijačić, Athanassios Protopapas, David R. Reich, Anurag Rimzhim, Rui Rothe‐Neves, Thaís Maíra Machado de Sá, Andrea Santana Covarrubias, Irina A. Sekerina, Heida Maria Sigurdardottir, Anna G. Smirnova, Priyanka Srivastava, Elisângela Nogueira Teixeira, Ivana Ugrinic, Kerem Alp Usal, Karolina Vakulya, Ark Verma, João Marcos Munguba Vieira, Denise H. Wu, Jin Xue, Sunčica Zdravković, Junjing Zhuo, Laoura Ziaka, Victor Kuperman

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloDet Obelske FamiliefondMinistry of Education, IndiaAzrieli FoundationMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog RazvojaNorges ForskningsrådIsrael Science FoundationConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAalborg UniversitetBundesministerium für Bildung und ForschungNational Research University Higher School of EconomicsCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésReading (process)Computer scienceEye movementMovement (music)Natural language processingLinguisticsArtificial intelligenceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the Wave 2 expansion of the Multilingual Eye-Movement Corpus (MECO), a collaborative multi-lab project collecting eye-tracking data on text reading in a variety of languages. The present expansion comes with new eye-tracking data of N = 654 from 13 languages, collected in 16 labs over 15 countries, including in several languages that have little to no representation in current eye-tracking studies on reading. MECO also contains demographic, language use, and other individual differences data. This paper makes available the first-language reading data of MECO Wave 2 and incorporates reliability estimates of all tests at the participant and item level, as well as other methods of data validation. It also reports the descriptive statistics on all languages, including comparisons with prior similar data, and outlines directions for potential reuse.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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